본 포스팅은 IIC에서 발행한 "The Industrial Internet of Things Distributed Computing in the Edge" Version 1.1 내용을 리뷰하였습니다.
1. 왜 분산 컴퓨팅 기술이 에지 컴퓨팅으로 옮겨 저 가는가?
에지 컴퓨팅은 일반적으로 데이터 센터와 관련된 클라우드 컴퓨팅의 기능을 가진 IoT 기기에 가까운 에지(가장자리) 있는 컴퓨팅 능력을 말한다. 에지 컴퓨팅 레이어에는 IoT 기기와 데이터 센터 사이에 위치에 있으며, 에지 컴퓨팅의 레이어 전반에 걸쳐 에지에서 데이터, 네트워크, 저장소, 그리고 컴퓨팅 능력이 분산되어 배치되어있다. 이렇게 원래 있었던 클라우드 기능들을 네트워크 가장자리로 마이그레이션 하면 데이터 센터든 에지든 데이터, 스토리지 및 컴퓨팅이 가장 효율적으로 처리가 가능하게 된다.
1.1. 비즈니스 관점에서 에지 컴퓨팅의 장점.
데이터센터에 있는 클라우드 컴퓨팅 능력들은 회사에게 유용성(Flexibility)과 확장성(Scale)을 제공한다. AWS를 생각해보면, 회사들은 AWS의 EC2와 같은 Iaas, Paas 서비스를 사용하여 회사의 필요에 따라 확장시켜 나갈 수 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅의 이점에 에지 컴퓨팅을 이용하면 현실세계의 사물들과 네트워크 가장자리에 확장이 가능하다. 이를 통해 회사가 데이터 계산을 수행할 위치를 유연하게 결정할 수 있으므로 시스템의 성능이 향상되고 비용이 절감되는 효과를 얻을 수 있는 것이다.
데이터센터의 컴퓨팅 능력 데이터가 전송되는 대역폭 비용을 고려해야 하지만, 센서는 일반적으로 컴퓨팅 능력이 작기 때문에 어떤 계산을 수행하는 것에 대해 제한적이다. 이에 데이터 계산을 위해 데이터와 가까운 곳에 컴퓨팅능력을 배치하는 경향이 있는데 이것을 "데이터 중력(Data Gravity)"이라고 말하며, 분산 컴퓨팅의 핵심 동기이기도 하다.
또한 에지 컴퓨팅은 데이터의 저장장소를 유연하게 결정할 수 있어 성능 향상과 비용을 줄일 수 있다. 그러나 외부 위협으로부터의 보안과 개인정보 노출의 문제점에도 불구하고 데이터 생성 위치 근처에 컴퓨팅 자원을 놓음으로써 빠른 데이터 처리와 대기시간 감소가 가능하기 때문이다.
특히 위험 제어가 필요한 시스템인 경우, 클라우드 시용 시 지연시간이 문제가 되어 위험상황을 빠르게 처리하지 못하지만, 에지 컴퓨팅을 사용할 경우 늦은 지연시간을 해결할 수 있기 때문에 위험상황을 빠르게 해결 가능하다.
분산 컴퓨팅을 네트워크 가장자리에 배치하기 위해서는 다음과 같은 고려사항들이 필요하다.
- 출장 및 파견(Truck-roll) : Truck-Roll이라는 단어는 어떤 상황에 있어 문제를 해결하기 위해 기술자를 트럭이나 승용차에 배치함을 말한다. 데이터센터의 바깥에 장비들을 추가하거나 대체하는 것은 전문적인 기술들을 필요로 한다. 게다가 배치한 장소에서 고장이 나면 출장 가서 수리해줘야 한다.
- 포장(From factor, packaging and hardening) : 데이터 센터는 일반적으로 크고 환경적으로 잘 컨트롤되며, 고차원 보안 위에 장비들이 배치되어 있다. 그러나 보통 에지요 장비들은 시스템 환경 컨트롤을 적게 받고, 외부 위험이 많다. 쉽게 생각해보면, 거리의 신호등 제어 캐비닛이라던가, 자율주행 자동차 내부 컴퓨팅 시스템들을 생각해보면 된다.
- 템퍼링(Tampering) : 데이터 템퍼링이란 허가되지 않은 채널을 통해 데이터를 의도적으로 수정(파괴, 조작, 편집)하는 행위다. 악의적 템퍼링을 방지하기 위해 필요 없는 외부 포트를 제거하고, 외부시설과 단절된 보안시설을 만드는 방법들이 있다.
- 원격 제어 및 관리(Remote monitoring and management) : 성공적인 업데이트를 보장하기 위해 패킷 손실 및 중단된 연결에 대한 복원력이 필요하다.
- 네트워크 대역폭(Network bandwidth) : IoT와 데이터센터 사이의 전송대는 데이터의 대역폭은 종종 비싸거나, 100% 확신할 수 없을 때도 있다. 이에 계산능력과 저장소를 데이터를 사용하는 곳 가까이에 배치함으로써 네트워크를 통해 데이터가 움직이는 것을 적게 할 수 있다.
- 에너지 효율성(Energy efficiency) : 에지 장비들은 배터리와 같은 활용할 수 있는 에너지를 고려해야 한다. 또한 높은 파워를 요구하는 장비들은 쿨링까지도 고려해야 한다.
- 데이터 레지던시(Data residency) : 데이터 정책이나 규율을 확인해야 한다. 특히 건강보험 데이터일 경우 개인정보에 민감한 데이터임으로, 비식별 처리 및 보안정책을 고려해야 한다.
1.2. 에지 컴퓨팅을 구현하기 위해 필요한 속성
- 관리성(Manageability) : 에지에서의 분산 컴퓨팅은 넓게 분선 되어 있고, 상호 연결된 노드들로 구성되어있다. 이에 IoT 디바이스나 애플리케이션 서비스와 같은 각각의 노드들은 시스템 수면 동안 검색, 커머셔닝(commission), 모니터링, 업데이트, 해제 상태를 관리할 수 있어야 한다.
- 결합성(Composability) : 결합성은 다른 시스템(또는 노드들)을 구조적 혹은 기능적으로 결합하기 위한 능력이다. 즉, 에지 컴퓨팅 요소들은 시스템 안에서 다른 요소들에게 영향을 주지 않으면서도 수직으로 연결되어있는 시스템과는 결합 또는 해제가 잘 되어야 함을 의미한다.
- 자율성(Autonomy) : 에지 요소들이 데이터 센터에 연결할 수 없을 때나 필요한 계산들을 할 수 없을 때, 데이터센터와 멀리 떨어져 있는 에지들은 자율적으로 업무들을 수행하거나, 데이터센터와의 연결이 복원될때까지 큐에 보관할 수 있어야 한다.
- 상호운용성(Interoperability) : 상호운용성은 엣지 요소가 서로 정보를 교환하고 정보를 일관되게 해석할 수 있는 능력을 뜻한다. 에지 컴퓨팅 인프라스트럭쳐 서비스들 간의 지속적인 상호운용성은 기술적(Technical), 구문적(Syntactic), 의미론적(Semantic) 상호운용성 및 개방성(Openness)이 필요하다.
- 개방성(Openness) : 개방성이란 요소들의 모든 요구사항과 실행 속성이 누구든지 구현할 수 있음을 의미한다. 즉, 어떤 공급자가 다른 공급자들로부터 제공된 요소들을 이용하여 상호운용 및 상호 교환할 수 있는 자체 버전들을 자유롭게 생성할 수 있다. 개방성은 상호운용성을 지원한다.
- IIC의 Industrial Internet Connectivity Framework(IICF)에서는 상호운용성의 레벨을 어떤 것이 교환되냐에 따라 구분하였다.
- 기술적 상호운용성(Technical Interoperability) : 기술적 상호운용성은 비트나 바이트와 같은 정보들을 교환하는 능력을 말하는데, 이 정보들은 정보교환 인프라가 설정되어 있고 기본 네트워크와 프르토 콜이 명확하게 정의되어 있다고 가정합니다.
- 구문적 상호운용성(Syntactic Interoperability) : 구문적 상호운용성은 언어의 알파벳 및 문법 규칙과 같은 데이터를 구조화하는 공통 프로토콜과 공백이나 구두점처럼 정보들의 구조들이 사용될 때 이러한 구조들을 교환할 수 있는 능력을 구문적 상호운용성이라고 한다. 구문적 상호운용성은 기술적 상호운용성이 기반이 되어있을 때 사용 가능하다. -> 기술적 기반 위에 구문적
- 문맥적 상호운용성(Semantic Interoperability) : 문맥적 상호운용성은 적절한 내용들 안에 명확한 정보와 같은 데이터들의 교환되는 의미를 해석할 수 있는 능력이다. 예를 들어 "3개가 있다"와 같은 구문을 보면, 3개가 사과인지, 차인 지, 학년인지 등을 유추할 수 있어야 한다는 것이다.
- 내가 생각할 때는 기술적 상호운용성 -> 구문적 상호운용성 -> 문맥적 상호운용성 순으로 레벨이 증가하는 것처럼 느껴진다.
- 예를 들어, 에지에서 호스트 된 서비스는 링크를 통해 공유 데이터를 수신하고(기술적) 2 x 100 부동소수점 배열(구문적)이 들어간 데이터 구조 안으로 마샬링 한다. 이후 첫 번째 열은 시간 기록, 두 번째 열은 온도(의미론적)인 배열을 감지하는 이벤트 발견 알고리즘이 실행 중인 헬스 모니터링 서비스에 배열을 넣는다.
위에서 살펴본 것처럼 속성 및 기술 메커니즘을 통해 에지 분산 컴퓨팅을 사용함으로써 비즈니스 이점을 얻을 수 있다.